Jedan od ciljeva inferencijalna statistika je procjena nepoznate populacije parametri. Ta se procjena vrši konstrukcijom intervali pouzdanosti iz statističkih uzoraka. Jedno pitanje postaje: "Koliko dobar procjenitelj imamo?" Drugim riječima, „Koliko je dugoročno precizan naš statistički postupak procjene našeg populacijskog parametra. Jedan od načina za određivanje vrijednosti procjenitelja jest razmotriti je li nepristran. Ova analiza zahtijeva od nas da pronađemo očekivana vrijednost naše statistike.
Započinjemo razmatranjem parametara i statistike. Razmatramo slučajne varijable iz poznate vrste distribucije, ali s nepoznatim parametrom u ovoj distribuciji. Ovaj je parametar postao dio populacije, ili bi mogao biti dio funkcije gustoće vjerojatnosti. Također imamo funkciju naših slučajnih varijabli i to se naziva statistikom. Statistika (X1, X2,... , Xn) procjenjuje parametar T, i zato ga nazivamo procjeniteljem T.
Sada definiramo nepristrane i pristrane procjenitelje. Želimo da naš procjenitelj dugoročno odgovara našem parametru. Preciznije, želimo da očekivana vrijednost naše statistike bude jednaka parametru. Ako je to slučaj, onda kažemo da je naša statistika nepristrani procjenitelj parametra.
Ako procjenitelj nije nepristrani procjenitelj, to je pristrani procjenitelj. Iako pristrani procjenitelj nema dobro usklađivanje očekivane vrijednosti s njegovim parametrom, postoje mnogi praktični slučajevi kad pristrani procjenitelj može biti koristan. Jedan takav slučaj je kada se plus 4 intervala pouzdanosti koriste za izgradnju intervala pouzdanosti za udio stanovništva.
Budući da očekivana vrijednost statistike odgovara parametru koji je procijenio, to znači da je vrijednost uzorka nepristrani procjenitelj za populacijsku sredinu.